JP2021077396A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、開催されているイベントの情報と共に配信する広告情報の価値を算出する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present disclosure relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program that calculate the value of advertising information to be distributed together with information on an event being held.
従来、開催されているイベント、例えばスポーツ競技の試合を中継する際に、各種の手法により広告媒体を表示させることが行われている。例えば、スポーツ競技の会場内に設置されているパネル等に表示されている広告媒体の表示や、テレビ中継におけるＣＭ（Commercial Message）の放送がある。テレビ中継におけるＣＭの場合、視聴者がスポーツ競技を観戦するのを阻害しないタイミングで放送する必要がある。 Conventionally, when an event being held, for example, a game of a sports competition, is relayed, an advertising medium is displayed by various methods. For example, there is a display of an advertising medium displayed on a panel or the like installed in a venue of a sports competition, and a CM (Commercial Message) broadcast on a television broadcast. In the case of commercials on television, it is necessary to broadcast at a timing that does not prevent viewers from watching sports competitions.
また、近年、インターネットを介したストリーミング配信により、スポーツ競技の中継が行われている。このようなストリーミング配信では、動画配信の途中で、広告媒体の一形態であるミッドロール広告を配信することも行われている。この場合も、テレビ中継におけるＣＭの場合と同様に、視聴者がスポーツ競技を観戦するのを阻害しないタイミングで配信する必要があり、このタイミングを適切に決定するための技術が提案されている。 In recent years, sports competitions have been broadcast by streaming distribution via the Internet. In such streaming distribution, mid-roll advertisement, which is a form of advertising medium, is also distributed in the middle of video distribution. In this case as well, as in the case of CM in a television broadcast, it is necessary to deliver at a timing that does not hinder the viewer from watching the sports competition, and a technique for appropriately determining this timing has been proposed.
特許文献１には、ライブ番組を配信する配信サーバにおいて、ミッドロール広告の挿入タイミングを決定するタイミング情報を決定する配信システムが開示されている。このシステムでは、ミッドロール広告の挿入タイミングを決定するタイミング情報が格納されるタイミング情報格納部を備え、スポーツ競技の中継のようなライブ番組におけるミッドロール広告の挿入タイミングを適切に決定している。
ところで、スポーツ競技のようにリアルタイムで開催されているイベントの中継は、従来は映像や音声による実況を通じて行われてきた。しかしながら、開催されているイベントに関連する静的データ、例えばスポーツ競技の場合における過去の対戦データやそれらの集計データと、動的データ、例えばスポーツ競技の場合におけるリアルタイムの実況データとからなる、データによるイベント中継が提案されている。このようなデータによるイベント中継では、配信データを受信するデバイスの種類が広がることが期待される。さらに、イベント中継による観戦だけではなく、リアルタイムで次の展開を予測するようなユーザからのアクションも可能にしている。 By the way, relaying of events held in real time, such as sports competitions, has traditionally been carried out through live video and audio. However, data consisting of static data related to the event being held, such as past competition data in the case of sports competitions and their aggregated data, and dynamic data, such as real-time live data in the case of sports competitions. Event relay by is proposed. In event relay using such data, it is expected that the types of devices that receive distribution data will expand. Furthermore, it enables not only watching games by relaying events, but also actions from users that predict the next development in real time.
このようなデータ配信によるイベント中継においても、ストリーミング配信のように広告情報を配信することが検討されている。データ配信によるイベント中継では、イベントの状況を適切に分析することが可能であると考えられるため、イベントの状況に応じた適切な広告情報の配信をするため、広告情報の価値を算出することを可能にする技術が期待されていた。 Even in event relay by such data distribution, it is considered to distribute advertisement information like streaming distribution. In event relay by data distribution, it is considered possible to analyze the situation of the event appropriately, so it is necessary to calculate the value of the advertising information in order to deliver appropriate advertising information according to the situation of the event. The technology that made it possible was expected.
そこで、本開示では、スポーツ競技等のイベントの状況に応じた、イベントの情報と共に配信する広告情報の価値を算出することが可能な情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムについて説明する。 Therefore, in the present disclosure, an information processing device, an information processing method, and an information processing program capable of calculating the value of advertisement information to be distributed together with event information according to the situation of an event such as a sports competition will be described.
本開示の一態様における情報処理装置は、イベントの情報を配信するＷｅｂサービスにおいて、イベントの情報と共に配信する広告情報の、時間の経過により変動する価値を算出する情報処理装置であって、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集部と、記憶されたイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習部と、イベントをリアルタイムで監視し、イベント予測モデル情報と、イベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する予測部と、予測されたイベントの状況において、Ｗｅｂサービスのユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する算出部と、を備える。 The information processing device according to one aspect of the present disclosure is an information processing device that calculates the value of advertising information delivered together with event information, which fluctuates with the passage of time, in a Web service that delivers event information. In the event that was held, the event status collection unit that collects and stores the event status information that fluctuates over time, and machine learning based on the stored event status information to predict changes in the event status. A learning unit that generates event prediction model information to be processed, a prediction unit that monitors events in real time and predicts changes in the event status based on the event prediction model information and the event status, and a predicted event status. In the above, a calculation unit for calculating the value of the advertisement information when the advertisement information is distributed to the user of the Web service is provided.
本開示の一態様における情報処理方法は、イベントの情報を配信するＷｅｂサービスにおいて、イベントの情報と共に配信する広告情報の、時間の経過により変動する価値を算出する情報処理方法であって、イベント状況収集部が行う、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、学習部が行う、記憶されたイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、予測部が行う、イベントをリアルタイムで監視し、イベント予測モデル情報と、イベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、算出部が行う、予測されたイベントの状況において、Ｗｅｂサービスのユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する算出ステップと、を備える。 The information processing method in one aspect of the present disclosure is an information processing method for calculating the value of advertising information delivered together with event information, which fluctuates with the passage of time, in a Web service that delivers event information, and is an event status. Based on the event status collection step of collecting and storing the status information of events that fluctuate over time in the past events performed by the collection department and the status information of the stored events performed by the learning department. The learning step that performs machine learning to generate event prediction model information that predicts changes in the event status, and the prediction department monitors the event in real time, and the event is based on the event prediction model information and the event status. A prediction step for predicting a change in the situation of the above, and a calculation step for calculating the value of the advertisement information when the advertisement information is delivered to the user of the Web service in the predicted event situation performed by the calculation unit. Be prepared.
また、本開示の一態様における情報処理プログラムは、イベントの情報を配信するＷｅｂサービスにおいて、イベントの情報と共に配信する広告情報の、時間の経過により変動する価値を算出する情報処理プログラムであって、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、記憶されたイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、イベントをリアルタイムで監視し、イベント予測モデル情報と、イベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、予測されたイベントの状況において、Ｗｅｂサービスのユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する算出ステップと、を電子計算機に実行させる。 Further, the information processing program according to one aspect of the present disclosure is an information processing program that calculates the value of the advertisement information distributed together with the event information, which fluctuates with the passage of time, in the Web service that distributes the event information. In the past events, the event status collection step that collects and stores the event status information that fluctuates with the passage of time and the machine learning based on the stored event status information are performed to change the event status. A learning step that generates event prediction model information that predicts the event, a prediction step that monitors the event in real time and predicts a change in the event situation based on the event prediction model information and the event situation, and a predicted event. In this situation, the computer is made to execute a calculation step of calculating the value of the advertisement information when the advertisement information is delivered to the user of the Web service.
本開示によれば、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する。このモデル情報と、リアルタイムで監視しているイベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する。そのため、イベントの状況を適切に予測することが可能である。また、予測されたイベントの状況に応じて、ユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する。これにより、イベントの状況に応じた適切な広告情報の価値を算出することが可能になる。 According to the present disclosure, in a past event, machine learning is performed based on the event status information that fluctuates with the passage of time, and event prediction model information that predicts a change in the event status is generated. Based on this model information and the status of the event being monitored in real time, changes in the status of the event are predicted. Therefore, it is possible to appropriately predict the situation of the event. In addition, the value of the advertising information when the advertising information is delivered to the user is calculated according to the predicted event status. This makes it possible to calculate the appropriate value of advertising information according to the situation of the event.
以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. The embodiments described below do not unreasonably limit the contents of the present disclosure described in the claims. Also, not all of the components shown in the embodiments are essential components of the present disclosure.
（実施形態１）
＜構成＞
図１は、本開示の実施形態１に係る情報処理システム１を示す機能ブロック構成図である。この情報処理システム１は、限定ではなく例として、リアルタイムで開催されているイベントの情報、例えばスポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局の中継情報を提供すると共に、広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出し、この価値が所定の閾値以上になった場合に、広告情報を配信するシステムである。
(Embodiment 1)
<Structure>
FIG. 1 is a functional block configuration diagram showing an
情報処理システム１が提供するイベントの情報は、例えば、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局のようにリアルタイムで開催されているイベントに関連する静的データ、例えば過去の対戦データやそれらの集計データと、動的データ、例えばリアルタイムの実況データとからなる、データによるイベント中継の情報である。
The event information provided by the
ここで、データによるイベント中継は、受信するユーザのユーザ端末にテキストデータとして表示されてもよく、テキストデータから生成される画像データ等と組み合わせて表示されてもよい。例えば、サッカーの試合の中継の場合、サッカー場を模した画面上に選手の位置が分かるように画像データ（選手を模した画像データでもよく、点や記号で表現してもよい。）を表示させることで試合の状況を把握できるように表示する。 Here, the event relay by data may be displayed as text data on the user terminal of the receiving user, or may be displayed in combination with image data or the like generated from the text data. For example, in the case of a live broadcast of a soccer match, image data (image data imitating a player, which may be represented by dots or symbols) is displayed so that the position of the player can be seen on a screen imitating a soccer field. It is displayed so that the situation of the game can be grasped by letting it.
また、情報処理システム１は、このようなイベントの情報を提供する際に、広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する。スポーツ競技の試合や将棋や囲碁の対局は、刻一刻と状況が変化するため、イベントの情報を提供する際に広告情報を配信した場合、注目されやすいか否かも刻一刻と状況が変化する。換言すると、観戦しているユーザから注目されやすいタイミングは広告情報の価値の高いタイミングであり、試合や対局の状況に没入していてユーザから注目されにくいタイミングは広告情報の価値の低いタイミングであるといえる。情報処理システム１では、このような広告情報の価値の変動を、イベントの状況を予測することで算出する。
Further, the
さらに、情報処理システム１では、算出した広告情報の価値が所定の閾値以上になった場合に、実際に広告情報を配信する。
Further, the
情報処理システム１は、情報処理装置１００と、ユーザ端末２００と、ネットワークＮＷとを有している。情報処理装置１００と、ユーザ端末２００とは、ネットワークＮＷを介して相互に接続される。ネットワークＮＷは、通信を行うための通信網であり、限定ではなく例として、インターネット、イントラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ワイヤレスＬＡＮ（Wireless LAN：ＷＬＡＮ）、ワイヤレスＷＡＮ（Wireless WAN：ＷＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（Virtual Private Network：ＶＰＮ）等を含む通信網により構成されている。
The
情報処理装置１００は、イベントの状況を予測するため、過去に行われたイベントの状況情報を収集して機械学習を行い、イベントの状況変化を予測するモデル情報を生成し、リアルタイムで監視しているイベントの状況に基づいてイベントの状況の変化を予測する装置である。この情報処理装置１００は、限定ではなく例として、各種Ｗｅｂサービスを提供するコンピュータ（デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）や、サーバ装置を含む装置等により構成されている。なお、サーバ装置は単体で動作するサーバ装置に限られず、ネットワークＮＷを介して通信を行うことで協調動作する分散型サーバシステムや、クラウドサーバでもよい。
In order to predict the status of an event, the
ユーザ端末２００は、情報処理システム１が提供するイベントの情報を受信してユーザに提示（表示）するための、ユーザが使用する端末装置であり、限定ではなく例として、スマートフォンや、携帯端末、コンピュータ（デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）等により構成されている。このユーザ端末２００では、情報処理システム１のサービスの提供を受けるためのアプリがインストールされ、または情報処理装置１００にアクセスするためのＵＲＬ等が設定され、それらをタップまたはダブルクリック等して起動することにより、サービスが開始される。
The
情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。
The
通信部１１０は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末２００と有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行出来るのであればどのような通信プロトコルを用いてもよい。この通信部１１０は、限定ではなく例として、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信プロトコルにより通信が行われる。
The
記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラムや入力データ等を記憶するものであり、限定ではなく例として、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含むメモリや、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等を含むストレージから構成される。また、記憶部１２０は、ユーザＤＢ１２１と、イベント展開ＤＢ１２２と、イベント予測モデルＤＢ１２３と、広告情報ＤＢ１２４とを記憶する。さらに、記憶部１２０は、ユーザ端末２００との間で通信を行った際のデータや、後述する各処理にて生成されたデータを一時的に記憶する。
The
ユーザＤＢ１２１には、情報処理システム１からイベントの情報の提供を受けるユーザを識別する識別データや、当該ユーザの年齢、性別、居住地といった属性情報が格納されている。ユーザの識別データは、情報処理システム１にログインするための情報であり、情報処理システム１で発行してもよく、ユーザの入力により決定してもよく、またはユーザのメールアドレス等であってもよい。また、情報処理システム１では、例えばイベントの情報を提供するユーザからの同意を得た上で、ユーザに対して会員登録することを要求し、その際に、ユーザの属性情報を取得するため、年齢を算出するための生年月日や、性別、居住地を入力させる。この属性情報は、後述するように、広告情報を配信するためのターゲットを識別するために使用されるものである。
The
イベント展開ＤＢ１２２には、イベントにおいてリアルタイムに発生した状況に関する動的データが収集され、静的データと共に格納されている。動的データは、例えばスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等において発生した出来事を記録した時系列データであり、具体的には、何時何分に試合開始、何時何分にフリーキック、といったスポーツ競技等の出来事の実況データを文章化したテキスト情報である。静的データは、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等に関連する過去の対戦データやそれらの集計データである。
In the
イベント展開ＤＢ１２２に格納される動的データは、後述するように機械学習の対象データとなるため、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等のテキスト情報が構造化された状態で格納されている。構造化（アノテーション）された状態とは、限定ではなく例として、テキスト情報を文節単位で分解し、文節内に含まれる単語と、この文節が「いつ」、「だれ（どのチーム）」、「どこ（競技フィールドにおける位置）」、「何をしたか」、「どのような結果になったか」等の要素のうちのいずれかを示すのかを示す要素タグと、に分解された状態である。
Since the dynamic data stored in the
イベント予測モデルＤＢ１２３には、後述するように、イベント展開ＤＢ１２２に格納される動的データにより機械学習が行われて生成される、イベントの状況を予測するためのモデル情報が格納されている。イベントの状況を予測するためのモデル情報は、限定ではなく例として、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等の現在の出来事、例えばサッカーの場合、フリーキックやコーナーキックという出来事が発生した場合、近い将来にゴールという出来事が発生する可能性があると予測できる。すなわち、このモデル情報は、イベントにおいて近い将来に発生する出来事を予測するためのモデル情報である。
As will be described later, the event
広告情報ＤＢ１２４には、広告情報の価値を算出する対象である広告に関する情報が格納されている。具体的には、広告主である企業の業態、商品の分野、商品名、ターゲットとなる顧客層、といった広告情報の価値を分析するための情報と、配信する広告情報そのものが格納されている。算出する広告情報の価値は、配信先である情報処理システム１のユーザの属性によって異なるため、ターゲットとなる顧客層とユーザの属性情報とをマッチングさせる必要がある。そのため、広告情報の価値を分析するための情報が格納されている。また、広告情報の価値が所定の閾値以上になった場合、広告情報を実際に配信するため、配信する広告情報が格納されている。
The
制御部１３０は、記憶部１２０に記憶されているプログラムを実行することにより、情報処理装置１００の全体の動作を制御するものであり、限定ではなく例として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ（Microprocessor）、プロセッサコア（Processor core）、マルチプロセッサ（Multiprocessor）、ＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を含む装置等から構成される。制御部１３０の機能として、属性情報取得部１３１と、イベント情報収集部（イベント状況収集部）１３２と、学習部１３３と、予測部１３４と、算出部１３５と、広告情報配信部１３６とを備えている。この属性情報取得部１３１、イベント情報収集部１３２、学習部１３３、予測部１３４、算出部１３５、及び広告情報配信部１３６は、記憶部１２０に記憶されているプログラムにより起動されて情報処理装置１００にて実行される。
The
属性情報取得部１３１は、ユーザ端末２００から情報処理装置１００へアクセスするユーザの属性情報を取得する。算出する広告情報の価値は、そのときに情報処理装置１００へアクセスしてイベントの情報の配信を受けているユーザ数及びそのユーザの属性によって変化するため、リアルタイムにアクセスしているユーザについて、属性情報をユーザＤＢ１２１から取得する。例えば、ユーザがスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等を観戦しようとする場合、自己のユーザ端末２００から情報処理装置１００へアクセスするので、ユーザ端末２００から情報処理装置１００へのアクセスがあったときに認証が行われる。属性情報取得部１３１は、そのときに当該ユーザの属性情報をユーザＤＢ１２１から取得する。
The attribute
属性情報取得部１３１では、取得したユーザの属性情報から、記憶部１２０に一時記憶として記憶している属性ごとのアクセス数をカウントアップしてもよく、ユーザＤＢ１２１にユーザのアクセス状況を格納してもよい。
The attribute
イベント情報収集部１３２は、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集する。具体的には、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等のようなイベントの状況をリアルタイムに監視し、発生した状況に関する時系列の動的データと、スポーツ競技等に関連する過去の対戦データやそれらの集計データである静的データとを収集する。これらの情報は、後述する予測部１３４によりリアルタイムで監視されて取得されたイベントの状況の情報を過去のデータとして収集してもよく、インターネット記事等から取得してもよい。なお、収集するイベントの状況の情報量は、学習部１３３による機械学習を行うために十分な情報量であることが望ましい。取得されたイベントの状況情報は、イベント展開ＤＢ１２２に格納される。
The event
学習部１３３は、イベント情報収集部１３２で収集され、イベント展開ＤＢ１２２に格納されたイベントの状況情報、具体的にはスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等のようなイベントの状況をリアルタイムに監視して発生した状況に関する動的データに基づき、機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する。前述のように、このモデル情報は、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等の現在の出来事、例えばサッカーの場合においてフリーキックやコーナーキックという出来事が発生した場合、その後の近い将来に発生する出来事、例えばゴールという出来事が一定の確率で発生すると予測されることを示すモデル情報である。
The
学習部１３３では、例えばサッカーの試合の時系列情報から機械学習を行い、ある出来事が発生した後に、異なる（または同じ）出来事が発生している、というようなパターンを情報として教師データとし、機械学習を行う。学習するイベントの状況の情報量は、機械学習を行うために十分な情報量であることが望ましいが、充分な情報量がイベント展開ＤＢ１２２に格納されていない場合、断片的な情報を補完するために情報のスパース性を利用した情報抽出技術である、スパースモデリングを適用してもよい。生成されたイベント予測モデル情報は、イベント予測モデルＤＢ１２３に格納される。
In the
予測部１３４は、イベントをリアルタイムで監視して得られる動的データと、学習部１３３で生成されてイベント予測モデルＤＢ１２３に格納されているイベント予測モデル情報とに基づき、イベントの状況の変化を予測する。具体的には、スポーツ競技等のようなイベントの状況をリアルタイムで監視し、発生した状況に関する動的データに基づき、イベント予測モデルＤＢ１２３に格納されているイベント予測モデル情報から、スポーツ競技等の現在の出来事、例えばサッカーの場合においてフリーキックやコーナーキックという出来事が発生した場合、その後の近い将来に発生する出来事、例えばゴールという出来事が一定の確率で発生すると予測する。
The
予測部１３４で行われるスポーツ競技等のイベントの監視は、例えば、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局の状況を撮像する撮像データを、試合会場等に設置されたカメラ等から直接、またはテレビ中継やインターネット動画サイト等のＷｅｂページから取得し、撮像データを画像解析や音声解析することにより行ってもよい。なお、この場合、画像解析や音声解析を行うためのモデル情報を記憶部１２０に記憶してもよいが、図示を省略する。
For monitoring of events such as sports competitions performed by the
算出部１３５は、予測部１３４で予測されたイベントの状況において、ユーザ端末２００から情報処理装置１００へアクセスし、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等を観戦しているユーザに対して広告情報を配信した場合における、広告情報の価値を算出する。広告情報の価値は、広告主である企業の業態、商品の分野、商品名、ターゲットとなる顧客層によって異なるため、算出部１３５では、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報（広告主属性）ごとに算出される。さらに、広告情報の価値は、情報処理装置１００へアクセスしているユーザの属性によっても異なるため、算出部１３５では、属性情報取得部１３１で取得されたユーザの属性情報（ユーザ属性）ごとにそれぞれ算出される。
The
また、広告情報の価値は、ユーザ端末２００にイベントの情報が表示されているときにユーザ端末２００のどの位置に表示されるかによっても異なるため、算出部１３５では、ユーザ端末２００への表示態様ごとに算出される。
Further, since the value of the advertisement information differs depending on the position of the
例えば、テレビによるスポーツ競技の試合中継の場合、サッカーの試合におけるハーフタイムや、野球の試合におけるイニングの交代時にＣＭを流すことが多く、このような所定の時間帯には、広告情報の価値は増減すると考えられる。また、サッカーの試合におけるゴールや、野球の試合におけるホームランの時には、試合を観戦しているユーザはその試合に没入していることが多く、このような所定のアクションが発生した場合には、広告情報の価値は増減すると考えられる。そのため、算出部１３５では、所定の時間帯や所定のアクションが発生した場合には、広告情報の価値を増減させる。
For example, in the case of live broadcasting of sports competitions on television, commercials are often broadcast during half-time in soccer games or when innings are changed in baseball games, and the value of advertising information is valuable during such predetermined times. It is thought that it will increase or decrease. In addition, at the time of a goal in a soccer game or a home run in a baseball game, the user watching the game is often immersed in the game, and when such a predetermined action occurs, an advertisement is provided. The value of information is expected to increase or decrease. Therefore, the
広告情報配信部１３６は、算出部１３５で算出された広告情報の価値が所定の閾値以上になった場合、予測部１３４で予測されたイベントの状況のときに、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報を配信する。ここで、所定の閾値とは、広告情報を配信して一定の広告効果が得られるために必要な広告情報の価値の閾値であり、情報処理システム１の運営者や広告主によって算出される値である。このとき、広告情報の価値を広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報ごとに算出しているため、広告情報配信部１３６では、価値が所定の閾値以上になった広告情報について配信される。さらに、広告情報配信部１３６では、配信する広告情報のターゲットとなる顧客層に該当する属性のユーザに対して配信される。
The advertisement
図２は、図１のユーザ端末２００を示す機能ブロック構成図である。ユーザ端末２００は、通信部２１０と、表示部２２０と、操作部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０とを備える。
FIG. 2 is a functional block configuration diagram showing the
通信部２１０は、ネットワークＮＷを介して情報処理装置１００と有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行できるのであればどのような通信プロトコルを用いてもよい。この通信部２１０は、限定ではなく例として、ＴＣＰ／ＩＰ等の通信プロトコルにより通信が行われる。
The
表示部２２０は、ユーザから入力された操作内容や、情報処理装置１００からの送信内容を表示するために用いられるユーザインタフェースであり、液晶ディスプレイ等から構成される。表示部２２０では、情報処理装置１００が提供するイベントの情報や、広告情報配信部１３６が配信する広告情報を表示する。
The
操作部２３０は、ユーザが操作指示を入力するために用いられるユーザインタフェースであり、キーボードやマウス、タッチパネル等から構成される。
The
記憶部２４０は、各種制御処理や制御部２５０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、限定ではなく例として、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を含むメモリや、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等を含むストレージから構成される。また、記憶部２４０は、情報処理装置１００と通信を行ったデータを一時的に記憶する。
The
制御部２５０は、記憶部２４０に記憶されているプログラムを実行することにより、ユーザ端末２００の全体の動作を制御するものであり、限定ではなく例として、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、マイクロプロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡを含む装置等から構成される。
The
＜処理の流れ＞
情報処理システム１の情報処理装置１００が実行する、情報処理方法の一例の処理の流れについて説明する。まず、図３を参照しながら、情報処理装置１００が実行する、情報処理方法の一部であるイベント予測モデル生成処理の流れについて説明する。図３は、図１の情報処理装置１００におけるイベント予測モデル生成処理の動作を示すフローチャートである。
<Processing flow>
The processing flow of an example of the information processing method executed by the
ステップＳ１０１の処理として、イベント情報収集部１３２では、過去に行われた、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等のようなイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報が収集される（イベント状況収集ステップ）。取得されたイベントの状況情報は、イベント展開ＤＢ１２２に格納される。
As the process of step S101, the event
図４は、図１のイベント展開ＤＢ１２２の格納例を示す模式図である。ステップＳ１０１で収集されるイベントの状況情報は、例えば、図４に示すような、イベントに関する静的データＴＸ１と、動的データＴＸ２とにより構成される。静的データＴＸ１は、図４に示すように、イベントの例であるスポーツ競技の試合が行われた日時や、対戦チーム等の情報であり、その他、当該試合における出場選手や、当該試合が行われたときの気象情報等が含まれてもよい。
FIG. 4 is a schematic diagram showing a storage example of the
動的データＴＸ２は、図４に示すように、イベントの例であるスポーツ競技の試合において発生した出来事を記録した時系列データであり、前述のように、「いつ」、「だれ（どのチーム）」、「どこ（競技フィールドにおける位置）」、「何をしたか」、「どのような結果になったか」等の要素が含まれる。その他、当該試合における出場選手の交代情報等が含まれてもよい。 As shown in FIG. 4, the dynamic data TX2 is time-series data that records events that occur in a sports competition, which is an example of an event, and as described above, “when” and “who (which team)”. , "Where (position on the competition field)", "What did you do", "What kind of result did you get?" In addition, information on the substitution of participating players in the match may be included.
ステップＳ１０２の処理として、学習部１３３では、ステップＳ１０１で収集され、イベント展開ＤＢ１２２に格納されたイベントの状況情報、具体的にはスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等のようなイベントの状況をリアルタイムに監視して発生した状況に関する動的データに基づき、機械学習が行われる。例えばサッカーの場合、サッカーの試合の時系列情報から、ある出来事が発生した後に、異なる（または同じ）出来事が発生している、というようなパターンの情報を教師データとして、機械学習が行われる。
As the process of step S102, the
ステップＳ１０３の処理として、学習部１３３では、ステップＳ１０２で行われた機械学習の結果として、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報が生成される。生成されたイベント予測モデル情報は、イベント予測モデルＤＢ１２３に格納される。
As a process of step S103, the
次に、図５を参照しながら、情報処理方法の一部である広告情報価値算出処理の流れについて説明する。図５は、図１の情報処理装置１００における広告情報価値算出処理の動作を示すフローチャートである。なお、図５に示すフローチャートは、広告情報の配信が１回行われ、または広告情報の配信が行われなかった場合の処理の流れを示したものである。スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等のようなイベントが行われている間、図５に示すフローチャートのステップＳ２０４からステップＳ２０７（またはステップＳ２０６）の処理は、繰り返し複数回行われる。
Next, the flow of the advertisement information value calculation process, which is a part of the information processing method, will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the advertisement information value calculation process in the
ステップＳ２０１の処理として、情報処理装置１００では、情報処理システム１によるイベントの情報の提供を受けるために、ユーザ認証が行われる。そのため、例えば、ユーザの操作によりユーザ端末２００でアカウント情報とパスワードの入力要求が行われ、入力された情報に基づいて登録されている情報と一致するか照合することで、ユーザ認証が行われる。一致した場合、情報処理装置１００にログインされる。
As the process of step S201, the
ステップＳ２０２の処理として、属性情報取得部１３１では、ステップＳ２０１でユーザから入力されたアカウント情報によりユーザＤＢ１２１の読み込みが行われ、当該ユーザの属性情報がユーザＤＢ１２１から取得される。例えば、ステップＳ２０２では、取得したユーザの属性情報から、記憶部１２０に一時記憶として記憶している属性ごとのアクセス数をカウントアップされ、または、ユーザＤＢ１２１にユーザのアクセス状況が格納される。さらに、例えば、ステップＳ２０２では、取得したユーザのアカウント情報から、過去の情報処理システム１へのアクセス情報を取得し、このアクセス情報から当該ユーザの行動履歴、入力した属性値、または好みの情報を取得してもよい。この情報は、例えば、後続処理である広告情報を配信するためのターゲットの情報として使用してもよい。
As the process of step S202, the attribute
ステップＳ２０３の処理として、情報処理装置１００では、情報処理システム１によるイベントの情報の提供、具体的には、スポーツ競技や将棋や囲碁の対局等のようなイベントの状況情報の提供が開始される。
As the process of step S203, the
ステップＳ２０４の処理として、予測部１３４では、イベントをリアルタイムで監視して得られる動的データと、ステップＳ１０２で機械学習が行われ、ステップＳ１０３で生成されてイベント予測モデルＤＢ１２３に格納されたイベント予測モデル情報とに基づいて、イベントの状況の変化が予測される。例えば、スポーツ競技等の現在の出来事、例えばサッカーの場合においてフリーキックやコーナーキックという出来事が発生した場合、その後の近い将来に発生する出来事、例えばゴールという出来事が一定の確率で発生すると予測される。
As the process of step S204, the
ステップＳ２０５の処理として、算出部１３５では、ステップＳ２０４で予測されたイベントの状況において、ユーザ端末２００から情報処理装置１００へアクセスし、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等を観戦しているユーザに対して広告情報を配信した場合における、広告情報の価値が算出される。ステップＳ２０５で行われる広告情報の価値の算出は、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報ごとに算出され、また、ステップＳ２０２で取得されたユーザの属性情報ごとにそれぞれ算出される。
As the process of step S205, the
ステップＳ２０６の処理として、広告情報配信部１３６では、ステップＳ２０５で算出された広告情報の価値が、所定の閾値以上であるか否かが判定される。所定の閾値以上であると判定された場合（ステップＳ２０６で「Ｙ」の場合。）、後続のステップＳ２０７の処理が行われ、所定の閾値以上ではないと判定された場合（ステップＳ２０６で「Ｎ」の場合。）、処理が終了される。なお、処理が終了する場合であっても、試合や対局が終了していない場合はステップＳ２０４の処理に戻る。
As the process of step S206, the advertisement
ステップＳ２０７の処理として、広告情報配信部１３６では、ステップＳ２０４で予測されたイベントの状況のときに、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報が配信される。このとき、広告情報の価値は、広告情報ＤＢ１２４に格納されている広告情報のうち、価値が所定の閾値以上になった広告情報について配信され、ステップＳ２０２で取得されたユーザの属性情報が、配信する広告情報のターゲットとなる顧客層に該当する属性のユーザに対して配信される。
As the process of step S207, the advertisement
図６は、図１の算出部１３５で算出される広告価値の増減の例を示すグラフである。図６に示す折れ線Ｌ１は、算出部１３５で算出される広告価値の時間経過を示すグラフであり、例えば、図６に示す試合開始のタイミングＴ１では、折れ線Ｌ１に示すように広告価値は所定の値になっている。その後、広告価値は時間の経過とともに変化し、図６に示す折れ線Ｌ１では、徐々に減少している。
FIG. 6 is a graph showing an example of increase / decrease in advertising value calculated by the
例えば、試合開始の時点では、ユーザは当該試合や対局に没入している可能性が高いので、図６に示すように、提供タイミングスコアを所定の閾値より低い値とする。時間の経過とともに、試合状況が膠着状態になる等により、当該試合や対局への没入が徐々に薄れてくると、ユーザが他の情報に目が行く可能性が高くなると考えられるため、所定の時間経過後のタイミングＴ２において、広告価値が高くなる。その後、徐々に広告価値が上昇し、図６に示すようにタイミングＴ３において閾値を超えると、ステップＳ２０７で広告情報を配信するとの決定がされ、タイミングＴ４において実際に広告情報が配信される。広告情報が配信されると、広告価値は０になり、このような広告価値の増減が試合終了のタイミングＴ５まで繰り返される。 For example, at the start of the match, the user is likely to be absorbed in the match or the game, so the provision timing score is set to a value lower than a predetermined threshold value as shown in FIG. With the passage of time, if the game situation becomes stalemate and the immersion in the game or game gradually diminishes, it is considered that the user is more likely to look at other information. At the timing T2 after the lapse of time, the advertising value becomes high. After that, the advertising value gradually increases, and when the threshold value is exceeded at the timing T3 as shown in FIG. 6, it is determined in step S207 that the advertising information is delivered, and the advertising information is actually delivered at the timing T4. When the advertising information is delivered, the advertising value becomes 0, and such an increase / decrease in the advertising value is repeated until the timing T5 of the end of the game.
＜効果＞
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置及び情報処理方法は、過去に行われたイベント、例えばスポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等において、時間の経過により変動するイベントの状況情報の動的データに基づいて機械学習を行う。この機械学習により、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する。イベントをリアルタイムで監視して得られる動的データと、イベント予測モデル情報とに基づき、イベントの状況の変化を予測する。これにより、イベントの状況を分析し、適切に予測することが可能である。
<Effect>
As described above, the information processing device and the information processing method according to the present embodiment are used for information on the status of events that have been performed in the past, such as sports competitions, games of shogi and go, and the like, which change with the passage of time. Perform machine learning based on dynamic data. This machine learning generates event prediction model information that predicts changes in the event situation. Predict changes in the status of events based on dynamic data obtained by monitoring events in real time and event prediction model information. This makes it possible to analyze the situation of the event and make an appropriate prediction.
また、予測されたイベントの状況において、スポーツ競技や、将棋や囲碁の対局等を観戦しているユーザに対して、広告情報を配信した場合における、広告情報の価値を算出する。このとき、広告情報の価値の算出は、広告主である企業の業態、商品の分野、商品名、ターゲットとなる顧客層ごとに異なる広告情報ごとに算出される。さらに、広告情報の価値の算出は、ユーザの属性情報ごとにそれぞれ算出される。これにより、イベントの状況に応じた、適切な広告情報の価値を算出することが可能である。 In addition, in the predicted event situation, the value of the advertising information when the advertising information is distributed to the user who is watching a sports competition, a game of shogi or Go, etc. is calculated. At this time, the value of the advertising information is calculated for each advertising information that differs depending on the business type of the advertiser company, the product field, the product name, and the target customer group. Further, the value of the advertisement information is calculated for each attribute information of the user. This makes it possible to calculate the appropriate value of advertising information according to the situation of the event.
さらに、算出された広告情報の価値が所定の閾値以上になった場合、予測されたイベントの状況のときに広告情報を配信する。このとき、広告情報の配信は、ターゲットとなる顧客層に該当する属性情報のユーザに対して算出される。これにより、広告効果の高い広告情報の配信が可能である。 Further, when the value of the calculated advertising information exceeds a predetermined threshold value, the advertising information is delivered at the time of the predicted event situation. At this time, the distribution of the advertisement information is calculated for the user of the attribute information corresponding to the target customer group. As a result, it is possible to deliver advertising information with high advertising effectiveness.
（実施形態２）
図７は、本開示の実施形態２に係る情報処理システム１Ａを示す機能ブロック構成図である。この情報処理システム１Ａは、リアルタイムで開催されているイベントの情報、例えばスポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局の中継情報を提供すると共に、広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出し、この価値が所定の閾値以上になった場合に、広告情報を配信するシステムである点において、実施形態１に係る情報処理システム１と同様であるが、本実施形態に備える情報処理装置１００Ａの制御部１３０の機能として、表示制御部（広告提示制御部）１３７を備えている点において、実施形態１に係る情報処理システム１と異なる。その他の構成及び処理の流れについては、実施形態１と同様である。
(Embodiment 2)
FIG. 7 is a functional block configuration diagram showing the
本実施形態では、実施形態１における各機能に加えて、データによるイベント中継として、受信するユーザのユーザ端末に、テキストデータから生成される画像データ等を組み合わせて表示させる場合の例であり、イベントに関する情報を示す画像データに広告情報を組み合わせて表示させる機能を備えている。 In this embodiment, in addition to each function in the first embodiment, as an event relay by data, it is an example in which an image data or the like generated from text data is displayed in combination on a user terminal of a receiving user. It has a function to display advertisement information in combination with image data showing information about.
表示制御部１３７は、情報処理システム１Ａのユーザが使用するユーザ端末２００に対して、イベントに関する情報を示す画像データと、広告情報を表示させる態様とを制御する。イベントに関する情報を示す画像データとは、具体的には、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局を画像として表示させるためにテキストデータを画像データに変換したものであり、例えば、サッカーの試合の中継の場合、サッカー場を模した画面上に選手の位置が分かるように画像データ（選手を模した画像データでもよく、点や記号で表現してもよい。）を表示させたものである。
The
表示制御部１３７では、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局を画像として表示させた画像データについて、広告情報を組み合わせて表示させる。例えば、表示制御部１３７では、サッカーの試合の中継の場合、サッカー場を模した画面上の広告パネルや、選手を模した画像データのユニフォームに広告情報を表示させる。
The
本実施形態における算出部１３５は、実施形態１における機能に加えて、表示制御部１３７で広告情報を組み合わせて表示させる位置ごとに、広告情報の価値を算出する。すなわち、前述の例における、サッカー場を模した画面上の広告パネルや、選手を模した画像データのユニフォームごとに広告情報の価値を算出する。このような画像データに広告情報を表示させる場合、見えやすい場所、見えにくい場所が発生するため、広告情報の価値が異なると考えられる。そのため、算出部１３５では、広告情報を組み合わせて表示させる位置ごとに、広告情報の価値を算出する。
In addition to the functions in the first embodiment, the
図８は、図７の表示制御部１３７によるイベント情報及び広告情報の表示例を示す模式図である。表示制御部１３７によって変換された画像データは、図８に示すように、ユーザ端末２００の表示部２２０に表示される。図８に示す例では、サッカー場を模した画像データＦＬにおいて、広告パネルを模した広告パネルＡＤが表示され、広告パネルＡＤに広告情報が表示されている。例えば、広告パネルＡＤに表示させる広告情報は、実際のサッカー場の広告パネルのように、一定時間経過すると異なるものに変化させてもよい。また、画像データＦＬのゴールポスト側と、サイドライン側とで異なる広告情報を表示させてもよく、算出部１３５でもそれぞれの位置ごとに広告価値を算出してもよい。
FIG. 8 is a schematic diagram showing a display example of event information and advertisement information by the
本実施形態によれば、前述の実施形態１の効果に加え、スポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局を画像として表示させた画像データについて、広告情報を組み合わせて表示させる。これにより、ユーザがスポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局をよりリアルに体感することができる中で、多様な広告媒体を提供し、それぞれの広告媒体としての価値を適切に算出することが可能である。 According to the present embodiment, in addition to the effect of the first embodiment described above, advertisement information is combined and displayed for image data in which a game of a sports competition or a game of shogi or go is displayed as an image. As a result, while users can experience sports competition games and games of shogi and go more realistically, it is possible to provide various advertising media and appropriately calculate the value of each advertising medium. It is possible.
（実施形態３）
図９は、本開示の実施形態３に係る情報処理システム１Ｂを示す機能ブロック構成図である。この情報処理システム１Ｂは、リアルタイムで開催されているイベントの情報、例えばスポーツ競技の試合や、将棋や囲碁の対局の中継情報を提供すると共に、広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出し、この価値が所定の閾値以上になった場合に、広告情報を配信するシステムである点において、実施形態１に係る情報処理システム１と同様であるが、本実施形態に備える情報処理装置１００Ｂの制御部１３０の機能として、広告配信受付部１３８を備えている点において、実施形態１に係る情報処理システム１と異なる。その他の構成及び処理の流れについては、実施形態１と同様である。
(Embodiment 3)
FIG. 9 is a functional block configuration diagram showing the information processing system 1B according to the third embodiment of the present disclosure. This information processing system 1B provides information on events being held in real time, for example, relay information on sports competition games and games of shogi and go, and calculates the value of advertising information when the advertising information is distributed. However, it is the same as the
本実施形態では、実施形態１における各機能に加えて、広告情報の配信を希望する広告主に対して、広告情報の配信の申し込みを可能にする機能を備えている。 In the present embodiment, in addition to each function in the first embodiment, a function that enables an advertiser who desires to distribute the advertisement information to apply for the distribution of the advertisement information is provided.
広告配信受付部１３８は、企業等の広告主から、広告情報の配信希望を受け付けると共に、広告情報を配信するための料金情報を受け付ける。すなわち、広告配信受付部１３８は、広告情報の入札情報を受け付ける。
The advertisement
本実施形態における広告情報配信部１３６は、実施形態１における機能に加えて、広告配信受付部１３８で受け付けた料金情報に基づき、広告情報を配信するための閾値を算出し、広告情報の価値がその閾値以上になった場合に広告情報を配信する。例えば、広告情報配信部１３６では、広告情報の入札情報の金額をこの閾値に設定し、広告情報の価値が入札金額以上になった場合に広告情報を配信するようにしてもよい。
In addition to the functions in the first embodiment, the advertisement
本実施形態によれば、前述の実施形態１の効果に加え、企業等の広告主から、広告情報の配信希望と共に、広告情報を配信するための料金情報が受け付けられ、この金額に基づいて広告情報を配信するための閾値が算出され、広告情報の価値がその閾値以上になった場合に広告情報が配信される。これにより、広告情報の価値が、広告主が設定した適切な金額になったときに広告情報を配信することが可能である。 According to the present embodiment, in addition to the effect of the above-described first embodiment, an advertiser such as a company requests to distribute the advertisement information and receives charge information for distributing the advertisement information, and the advertisement is based on this amount. A threshold for delivering information is calculated, and when the value of the advertising information exceeds the threshold, the advertising information is delivered. As a result, it is possible to deliver the advertisement information when the value of the advertisement information reaches an appropriate amount set by the advertiser.
（実施形態４（プログラム））
図１０は、コンピュータ（電子計算機）７００の構成の例を示す機能ブロック構成図である。コンピュータ７００は、ＣＰＵ７０１、主記憶装置７０２、補助記憶装置７０３、インタフェース７０４を備える。
(Embodiment 4 (Program))
FIG. 10 is a functional block configuration diagram showing an example of the configuration of a computer (electronic computer) 700. The
ここで、実施形態１ないし３に係る属性情報取得部１３１と、イベント情報収集部１３２と、学習部１３３と、予測部１３４と、算出部１３５と、広告情報配信部１３６と、表示制御部１３７と、広告配信受付部１３８とを構成する各機能を実現するための制御プログラム（情報処理プログラム）の詳細について説明する。これらの機能ブロックは、コンピュータ７００に実装される。そして、これらの各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７０３に記憶されている。ＣＰＵ７０１は、プログラムを補助記憶装置７０３から読み出して主記憶装置７０２に展開し、当該プログラムに従って前述の処理を実行する。また、ＣＰＵ７０１は、プログラムに従って、上述した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置７０２に確保する。
Here, the attribute
当該プログラムは、具体的には、コンピュータ７００において、過去に行われたイベントにおいて、時間の経過により変動するイベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、記憶されたイベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、イベントをリアルタイムで監視し、イベント予測モデル情報と、イベントの状況とに基づき、イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、予測されたイベントの状況において、Ｗｅｂサービスのユーザに対して広告情報を配信した場合における広告情報の価値を算出する算出ステップと、をコンピュータによって実現する制御プログラムである。
Specifically, the program includes an event status collection step of collecting and storing event status information that fluctuates with the passage of time in an event that has been performed in the past on the
なお、補助記憶装置７０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース７０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ７００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ７００が当該プログラムを主記憶装置７０２に展開し、前述の処理を実行してもよい。
The
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置７０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
Further, the program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Further, the program may be a so-called difference file (difference program) that realizes the above-mentioned function in combination with another program already stored in the
以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。 Although the embodiments related to the disclosure have been described above, these can be implemented in various other embodiments, and can be implemented by making various omissions, substitutions, and changes. These embodiments and modifications, as well as those omitted, replaced and modified, are included in the technical scope of the claims and the equivalent scope thereof.
１，１Ａ，１Ｂ 情報処理システム、１００，１００Ａ，１００Ｂ 情報処理装置、１１０ 通信部、１２０ 記憶部、１２１ ユーザＤＢ、１２２ イベント展開ＤＢ、１２３ イベント予測モデルＤＢ、１２４ 広告情報ＤＢ、１３０ 制御部、１３１ 属性情報取得部、１３２ イベント情報収集部、１３３ 学習部、１３４ 予測部、１３５ 算出部、１３６ 広告情報配信部、１３７ 表示制御部部、１３８ 広告配信受付部、２００ ユーザ端末、２１０ 通信部、２２０ 表示部、２３０ 操作部、２４０ 記憶部、２５０ 制御部、ＮＷ ネットワーク 1,1A, 1B information processing system, 100, 100A, 100B information processing device, 110 communication unit, 120 storage unit, 121 user DB, 122 event development DB, 123 event prediction model DB, 124 advertisement information DB, 130 control unit, 131 Attribute information acquisition unit, 132 Event information collection unit, 133 Learning unit, 134 Prediction unit, 135 Calculation unit, 136 Advertisement information distribution unit, 137 Display control unit, 138 Advertisement distribution reception unit, 200 User terminal, 210 Communication unit, 220 display unit, 230 operation unit, 240 storage unit, 250 control unit, NW network
Claims (14)
過去に行われた前記イベントにおいて、時間の経過により変動する前記イベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集部と、
記憶された前記イベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、前記イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習部と、
前記イベントをリアルタイムで監視し、前記イベント予測モデル情報と、前記イベントの状況とに基づき、前記イベントの状況の変化を予測する予測部と、
予測された前記イベントの状況において、前記Ｗｅｂサービスのユーザに対して前記広告情報を配信した場合における前記広告情報の価値を算出する算出部と、を備える情報処理装置。 An information processing device that calculates the value of advertising information delivered together with event information that fluctuates over time in a Web service that delivers event information.
In the event held in the past, the event status collection unit that collects and stores the status information of the event that fluctuates with the passage of time, and
A learning unit that performs machine learning based on the stored event status information and generates event prediction model information that predicts changes in the event status.
A prediction unit that monitors the event in real time and predicts a change in the situation of the event based on the event prediction model information and the situation of the event.
An information processing device including a calculation unit that calculates the value of the advertisement information when the advertisement information is delivered to the user of the Web service in the predicted event situation.
前記算出部は、前記広告情報の価値を、前記Ｗｅｂサービスのユーザの属性を示すユーザ属性ごとに算出する、請求項２に記載の情報処理装置。 It is provided with an attribute information acquisition unit that acquires the attribute information of the user of the Web service.
The information processing device according to claim 2, wherein the calculation unit calculates the value of the advertisement information for each user attribute indicating the attribute of the user of the Web service.
前記広告情報配信部は、前記広告情報の価値が前記料金情報に基づいて算出された所定の閾値以上になった場合、前記広告情報を配信する、請求項４に記載の情報処理装置。 It is provided with an advertisement distribution reception unit that receives a request for distribution of the advertisement information from the advertiser together with charge information for distributing the advertisement information.
The information processing device according to claim 4, wherein the advertisement information distribution unit distributes the advertisement information when the value of the advertisement information becomes equal to or higher than a predetermined threshold value calculated based on the charge information.
イベント状況収集部が行う、過去に行われた前記イベントにおいて、時間の経過により変動する前記イベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、
学習部が行う、記憶された前記イベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、前記イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、
予測部が行う、前記イベントをリアルタイムで監視し、前記イベント予測モデル情報と、前記イベントの状況とに基づき、前記イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、
算出部が行う、予測された前記イベントの状況において、前記Ｗｅｂサービスのユーザに対して前記広告情報を配信した場合における前記広告情報の価値を算出する算出ステップと、を備える情報処理方法。 An information processing method for calculating the value of advertising information delivered together with event information, which fluctuates over time, in a Web service that delivers event information.
An event status collection step performed by the event status collection unit to collect and store status information of the event that fluctuates with the passage of time in the past events.
A learning step performed by the learning unit to perform machine learning based on the stored status information of the event and generate event prediction model information for predicting a change in the status of the event.
A prediction step performed by the prediction unit that monitors the event in real time and predicts a change in the situation of the event based on the event prediction model information and the situation of the event.
An information processing method including a calculation step of calculating the value of the advertisement information when the advertisement information is delivered to the user of the Web service in the predicted event situation performed by the calculation unit.
過去に行われた前記イベントにおいて、時間の経過により変動する前記イベントの状況情報を収集して記憶させるイベント状況収集ステップと、
記憶された前記イベントの状況情報に基づいて機械学習を行い、前記イベントの状況の変化を予測するイベント予測モデル情報を生成する学習ステップと、
前記イベントをリアルタイムで監視し、前記イベント予測モデル情報と、前記イベントの状況とに基づき、前記イベントの状況の変化を予測する予測ステップと、
予測された前記イベントの状況において、前記Ｗｅｂサービスのユーザに対して前記広告情報を配信した場合における前記広告情報の価値を算出する算出ステップと、を電子計算機に実行させるための、情報処理プログラム。
An information processing program that calculates the value of advertising information delivered together with event information that fluctuates over time in a Web service that delivers event information.
In the event performed in the past, an event status collection step of collecting and storing the status information of the event that fluctuates with the passage of time, and
A learning step that performs machine learning based on the stored status information of the event and generates event prediction model information that predicts a change in the status of the event.
A prediction step that monitors the event in real time and predicts a change in the situation of the event based on the event prediction model information and the situation of the event.
An information processing program for causing a computer to execute a calculation step of calculating the value of the advertisement information when the advertisement information is delivered to the user of the Web service in the predicted situation of the event.
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